コースのまとめと次のステップ

学習内容:

• 生成モデルと判別モデルの違いを理解する。
• GAN で解決できる問題を特定する。
• GAN システムにおける生成器と識別器の役割を理解する。
• 一般的な GAN 損失関数のメリットとデメリットを理解する。
• GAN トレーニングで発生する一般的な問題の解決策を特定する。
• TF GAN ライブラリを使用して GAN を作成します。

次のステップ

• TF-GAN のその他の例を参照する。